Aufgaben - Synthetische Modelle

Der folgenden Bereich enthält Fragen zu synthetischen und explanativen Modellen. Alle Fragen sind Multiple Choice Fragen, d.h. es können immer mehrere Antworten richtig sein. Klicken Sie zur Beantwortung einer Frage die korrekten Antwortmöglichkeiten an. Um Ihre Ergebnisse auszuwerten, wählen Sie bitte den Button "Speichern" am unteren Ende der Seite.

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1 Welche Aussagen zum Verarbeitungszyklus in Soar sind richtig?

	Wenn kein beim Evaluationsprozess kein bester Operator gefunden werden kann, kehrt das System in den Ausgangszustand zurück.
	Wenn der Arbeitsspeicher bestimmte Bedingungen von Produktionsregeln erfüllt, schlagen diese die Anwendung bestimmter Operatoren vor.
	Bei jeder Bewältigung eines Unterziels wird eine neue Regel erstellt.

2 Welche Aussagen zur Funktionsweise von kognitiven Architekturen sind richtig?

	Anwender können ihre Experimente in Form von Programmen in die Architekturen einbauen und testen.
	Die Modelle innerhalb von kognitiven Architekturen sind nicht generalisierbar.
	Kognitive Architekturen funktionieren ähnlich wie eine Programmiersprache.
	Man kann damit Daten wie Reaktionslatenzen und Genauigkeit simulieren.

3 Über welche dieser Fähigkeiten verfügen neuronale Netze (sowohl künstliche als auch biologische)?

	lokale, ortsspezifische Speicherung von Mustern
	Lernen und Selbstorganisation
	Generalisierung von Bekanntem auf Unbekanntes
	Toleranz gegenüber Fehlern im Input

4 Wodurch wird die Aktivierung der Knoten in dynamischen Feldern beeinflusst?

	Aktivierung der Nachbarknoten
	externer Input
	Aktivierung des betreffenden Knotens selbst
	Ruhepotential

5 Welche Aussagen zu den Funktionsbausteinen von Soar sind richtig?

	„Chunking“ bezeichnet die Gruppierung von Operatoren in eine funktionale Kategorie.
	Produktionsregeln können Operatoren vorschlagen und bewerten.
	Der Regelspeicher greift auf das im Arbeitsspeicher kodierte prozedurale und Faktenwissen zurück.

6 Welche der folgenden Aussagen zur Agentenbasierten Modellierung treffen zu?

	Agenten bringen durch Interaktion miteinander ein bestimmtes Systemverhalten hervor.
	Agentenbasierte Modellierung kann keine Erklärungsansätze für soziale Phänomene wie z.B. Massenpanik bieten.
	Agentenbasierte Modellierung nutzt vieler kleine autonome Einheiten, welche keine Entscheidungs- oder Handlungsmöglichkeiten besitzen.
	Agentenbasierte Modellierung wird zur Untersuchung komplexer Systeme verwendet.

7 Wovon ist die Gewichtsveränderung bei der Deltaregel abhängig?

	Belohnungssignal
	Differenz zwischen gewünschtem und beobachtetem Output
	Aktivierung des Inputknotens
	Lernrate

8 Welche dieser Lernregeln gehören zum überwachten Lernen?

	Backpropagation-Regel
	Hebb’sche Lernregel
	Delta-Regel
	Competitive Learning

9 Was versteht man unter Populationsvektorkodierung bei dynamischen neuronalen Feldern?

	Ein Knoten kodiert eine Population von Eigenschaften.
	Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsdimension.
	Jeder Knoten hat eine „präferierte“ Eigenschaftsausprägung.
	Eine Population von Knoten kodiert gemeinsam eine Eigenschaftsdimension.

10 Welche der folgenden Netztypen besitzen keine Rückkopplungen?

	Kohonen-Netze
	Attraktorennetze
	Dynamische neuronale Felder
	Perzeptron

11 Synthetische und Explanative Modelle werden zur Modellierung komplexer Prozesse verwendet. Der Mensch stellt ein überaus komplexes System dar, dessen Verhalten mittels gesonderter Modelle aus verschiedenen Perspektiven analysiert werden kann. Welche Aussagen über diese verschiedenen Betrachtungsebenen sind zutreffend?

	Sozialorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel von Personen.
	Sozialorientierte Modelle untersuchen Intra-Agenten-Prozesse.
	Individuumsorientierte Modelle beschäftigen sich mit der Entstehung menschlichen Verhaltens durch das Zusammenspiel interner Prozesse.
	Individuumsorientierte Modelle untersuchen Inter-Agenten-Prozesse.

12 Welche der folgenden Merkmale besitzen Synthetische und Explanative Modelle?

	Entwicklung erfolgt durch Abstraktion über Daten bestimmter Fälle oder prinzipienorientiert ohne Daten
	Modelle dienen der Generalisierung und Theoriebildung
	Modelle verhalten sich, d.h. sie repräsentieren nicht nur abstrakte Zahlenketten, sondern können in eine Verbindung zur (virtuellen) Außenwelt gestellt werden
	Modelle überraschen selten, da ihre Komplexität durch die Modellierung angemessen reduziert werden muss

13 Welche Aussagen über Attraktorennetze sind zutreffend?

	Attraktoren sind stabile Werte, zu denen die Gewichte immer wieder zurückkehren.
	Die Knoten einer Schicht besitzen laterale Rückkopplungen.
	Durch das Lernen bilden sich stabile Koaktivierungsmuster von Knoten.
	Das Lernen erfolgt nach dem „Winner-takes-all“-Prinzip, sodass jeweils nur die Gewichte des am stärksten aktiven Knotens aktualisiert werden.

14 Welche Aussagen zum Konzept der emergenten (oder auch aufsteigenden) Level, welches bei der Modellierung zu beachten ist, treffen zu?

	Elemente eines übergeordneten Levels stellen die reine Ansammlung von Objekten untergeordneter Level dar.
	Zusammensetzung der höheren Level aus den Objekten unterliegender Level ändert sich mit der Zeit.
	Elemente eines übergeordneten Levels entstehen durch Interaktionen von Elementen untergeordneter Level.
	Sowohl übergeordnete als auch untergeordnete Level folgen denselben Regeln.

15 Welcher logische Operator lässt sich nicht mit einem einschichtigen Perzeptron umsetzen?

	Nicht
	Und
	inklusives Oder
	exklusives Oder

16 Welche Probleme und Schwierigkeiten treten beim Reinforcement-Lernen auf?

	Belohnungen treten oft zeitversetzt zu Handlungen auf.
	Das Lernprinzip kommt in der Realität nicht vor.
	Der Lernvorgang findet gänzlich ungesteuert statt.
	Reinforcement-Lernen dauert oft länger als überwachtes Lernen.

17 Welche Art des Lernens lässt sich mit Hebb’schem Lernen erklären?

	Habituation
	Instruktionslernen
	Klassisches Konditionieren
	Operantes Konditionieren

18 Die kognitive Architektur ACT-R besteht aus folgenden Modulen:

	Introspektives Modul
	Deklaratives Modul
	Manuelles Modul
	Prozedurales Modul
	Ziel Modul

19 Welche Lernregel ähnelt der klassischen Perzeptron-Lernregel am stärksten?

	Competitive Learning
	Deltaregel
	Hebb’sches Lernen
	Backpropagation

20 Welches dieser Konzepte ist kein zentraler Baustein dynamischer neuronaler Felder?

	kontinuierliche topologische Repräsentationen
	laterale Inhibition
	Entwicklung von Aktivierung über die Zeit
	Lernen durch Änderung des Interaktionskernels

21 Was hat beim Hebb’schen Lernen keinen Einfluss auf die Gewichtsveränderung?

	Aktivierung des Inputknotens
	Aktivierung des Outputknotens
	Lernrate
	Fehlerterm

22 Um welche Form des Lernens handelt es sich, wenn ein Kind versucht, das richtige Puzzleteil zu finden, indem es verschiedene Teile ausprobiert, um zu sehen, ob sie passen?

	reinforcement learning
	error-driven learning
	unsupervised learning
	supervised learning

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